Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(Dec
decoder 每个时刻都会将注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量。 Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 Transformer中的Encoder-Decoder Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而...
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架,该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步...
Encoder-Decoder框架,又称为编解码器框架,主要由两部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。Encoder负责将输入序列编码成一个固定长度的向量,而Decoder则负责将这个向量解码成输出序列。这种框架特别适用于处理变长序列的问题,如聊天对话。 二、使用深度学习实现聊天机器人 在聊天机器人的实现中,我们通常将用户的输...
Encoder-Decoder框架,顾名思义,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器的职责是将输入序列转化为一个固定长度的向量,这个向量可以理解为输入序列的“语义表示”。而解码器则负责将这个固定长度的向量再转化为输出序列。 编码过程 在编码阶段,Encoder接收一个可变长度的输入序列,通过一系列的非线性变换(...
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归...
下面针对这三种类型:encoder-only,encoder-decoder和decoder-only的模型框架我们进行分析,看看它们之间到底有什么关系,每种结构又适合做什么任务。 从上图我们可以明显看出对于encoder-decoder结构,其encoder部分做的是双向的self-attention(即一个toekn和sequence中所有token做attention)。中间而langugae model是一个decoder...
前一阵打算写这方面的文章,不过发现一个问题,就是如果要介绍Transformer,则必须先介绍Self Attention,亦必须介绍下Attention,以及Encoder-Decoder框架,以及GRU、LSTM、RNN和CNN,所以开始漫长的写作之旅。 截止目前,已经完成几篇文章的输出 《白话机器学习-卷积神经网络CNN》 《白话机器学习-循环神经网络RNN》 《白话机器...
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。
Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。